通义Token Foundry-Qwen生态开源运营-杭州
任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、数据科学等相关专业优先；具备优秀的大模型技术理解能力，熟悉主流技术开源库（PyTorch、Transformers、PEFT、vLLM等）的使用方式及大模型技术原理；具备良好的大模型周边代码编写经验，如Cookbook、推理脚本、训练流程的编写与调试。 2. 扎实的英文水平，能够使用英文进行日常…
工作职责
1. 品牌发布和运营：负责千问品牌的开源工作，与技术团队紧密协作，推进千问模型从内测到发布的完整流程，保障开源模型的高质量推出与全生命周期健康运转；深入体验社区产品功能，参与新版本内测，从技术运营视角提供优化建议；策划新模型、新功能的上线推广活动，撰写发布稿和宣传文案。 2. 内容创作与传播：紧跟AI领域前沿动态，围绕千问模型产出专业、深度的技术评测、趋势分析和实践文章；撰写从入门到精通的体系化教程、API文档、Cookbook和最佳实践指南，降低开发者使用门槛；将复杂的技术概念和模型原理，通过图文、视频、直播等多种形式进行通俗易懂的解读，持续提升千问品牌的技术影响力。 3. 开发者沟通和互动：综合运营线下渠道、国内外技术媒体、社交平台等，构建与全球开发者双向沟通的桥梁；活跃于GitHub、Hugging Face、ModelScope、Discord等主流技术社区，解答开发者技术问题，收集并反馈用户需求与产品建议；联合开源社区，策划并组织线上技术分享、直播问答等活动，维护核心开发者与模型贡献者关系，发掘并传播社区内的优质UGC内容，营造积极活跃的技术交流氛围。
DirectLLM是小红书内部面向各业务场景建设的大模型API服务产品，通过标准化API接口提供LLM/MLLM等大模型推理服务，致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择，并通过API接口为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务，各领域模型的能力均可通过统一的API和SDK来实现被不同业务系统集成。 工作职责： 1、参与/负责大模型推理服务平台（MaaS）的架构设计、系统研发、产品研发等工作； 2、深入参与面向大模型场景的请求调度、异构资源调度、引擎优化等核心工作，实现千亿级Token并行推理平台； 3、为内部产品线提供解决方案，协助公司内用户解决大模型应用过程中业务在平台上的使用问题。
我们是谁？ 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现厘米级高精地图、实时三维重建、多模态感知等核心技术的引擎，持续突破自动驾驶、AR导航、智慧交通等领域的技术边界。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 岗位职责： 团队主要聚焦多模态大模型技术在端到端自动驾驶的应用，我们期待你的工作将覆盖以下至少一个技术方向即可： 1. 在端到端自动驾驶、多模态大模型的训练及调优、BEV感知、基于深度学习/强化学习的规划控制、RLHF、驾驶场景视频生成等领域具备丰富且有独创性的研究经历。 2. 探索多模态大模型在下游任务中的技术能力，包括但不限于图文对齐/识别、跨模态理解生成、多模态检索、VLM端到端自动驾驶、世界模型等。 3. 了解大模型模型的训练/微调/推理加速方法，包括但不限于模型结构调优、训练效率提升、高效低成本微调、Muti-token推理，模型部署加速等。 4. 参与自动驾驶系统中机器学习算法的研究、开发与优化，包括但不限于深度学习算法在端到端感知大模型、规控大模型、视觉语言大模型等方面的应用。 5. 负责收集、整理和分析自动驾驶相关的数据集，进行数据预处理和标注，以提高模型的准确性和泛化能力。 6. 设计和实现端到端自动驾驶模型的训练流程，包括选择合适的优化算法、调整超参数、评估模型性能等，确保模型在不同场景下的稳定性和可靠性。
我们是谁？ 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现厘米级高精地图、实时三维重建、多模态感知等核心技术的引擎，持续突破自动驾驶、AR导航、智慧交通等领域的技术边界。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 岗位职责： 团队主要聚焦多模态大模型技术在端到端自动驾驶的应用，我们期待你的工作将覆盖以下至少一个技术方向即可： 1. 在端到端自动驾驶、多模态大模型的训练及调优、BEV感知、基于深度学习/强化学习的规划控制、RLHF、驾驶场景视频生成等领域具备丰富且有独创性的研究经历。 2. 探索多模态大模型在下游任务中的技术能力，包括但不限于图文对齐/识别、跨模态理解生成、多模态检索、VLM端到端自动驾驶、世界模型等。 3. 了解大模型模型的训练/微调/推理加速方法，包括但不限于模型结构调优、训练效率提升、高效低成本微调、Muti-token推理，模型部署加速等。 4. 参与自动驾驶系统中机器学习算法的研究、开发与优化，包括但不限于深度学习算法在端到端感知大模型、规控大模型、视觉语言大模型等方面的应用。 5. 负责收集、整理和分析自动驾驶相关的数据集，进行数据预处理和标注，以提高模型的准确性和泛化能力。 6. 设计和实现端到端自动驾驶模型的训练流程，包括选择合适的优化算法、调整超参数、评估模型性能等，确保模型在不同场景下的稳定性和可靠性。
-负责Coding Agent场景的效果优化，深入研究LLM后训练相关技术，包括CPT/SFT/RLHF/RLVR等，提升算法效果和token效率 -构建大规模高质量数据，探索数据飞轮持续提升模型效果的可行性 -跟踪LLM领域的最新研究成果，研究方向包括但不限于中训练、RL后训练、奖励模型设计和创新 -深度参与产品研发和业务落地，和工程/研发/产品等同学密切配合，将优化算法应用于具体业务场景，推动智能体技术的产业化落地